Identificación de los principales factores de rotación de los millennials de puestos administrativos en empresas de Lima metropolitana
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Bibliographic record
Abstract
Alguna vez y por diferentes motivos la palabra “millennials” ha sido escuchada y leída en distintos ámbitos, ya sean personales, profesionales o académicos. Los miembros de esta generación destacan por su adaptación al cambio, su alta autoestima, su familiaridad con la tecnología y su aporte con nuevas ideas sobre una determinada actividad. Esta generación representa actualmente la cuarta parte de la población peruana, lo que equivale a ocho millones de habitantes, los cuales tienen intereses muy particulares en relación al trabajo, a la calidad de vida y a su desarrollo personal. \nSu capacidad de relacionamiento es distinta a la de otras generaciones, están pendientes de las últimas tendencias de comunicación; la conectividad es parte de su ser, es la generación de la rapidez, del aquí y ahora. Sin embargo, el estar siempre conociendo nuevas tecnologías y nuevos procesos hace que los millennials no se sientan cómodos en una organización que no los rete, sobre todo cuando ya llevan laborando más de dos o tres años. \nAnte ello, la rotación laboral es un problema que todas las organizaciones a nivel mundial deben enfrentar, más aún, las empresas nacionales, donde la mayoría de sus colaboradores son representados por esta generación. Estas empresas deben preguntarse cuál o cuáles son los motivos por el que este personal rota de trabajo en trabajo, no sin antes reconocer en su organización al verdadero millennial para saber el tipo de liderazgo que deben aplicar los jefes para tenerlos y retenerlos dentro de sus equipos. \nEl tiempo para la generación millennial vale mucho, en gran medida porque han crecido viendo a sus padres y abuelos dedicándole la mayor parte de su vida al trabajo, sus familias han vivido para trabajar y esta generación busca cambiar este concepto, en base al equilibrio entre el trabajo y su calidad de vida. \nEl presente trabajo de investigación buscará mediante investigaciones, encuestas, entrevistas, tablas, teorías y cuadros estadísticos conocer cuáles son las razones principales por las que este grupo tiende a cambiar de empresa en el corto plazo y qué acciones deben tomar las organizaciones para retenerlos.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it